웹기반 교육 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 사회적 네비게이션(social navigation) 기반의 사회적 검색(social searching)이 정보 검색 분야에서 제시되었는데, 이는 동료 이용자들로부터 제공된 정보를 바탕으로 검색 결과의 향상을 추구하는 기법이다. 본 연구에서는 개인화와 사회적 네비게이션에 근거한 웹 기반 사회적 검색 시스템을 구축하였으며 이용자 연구를 통해 이용자에게 적합하고 필수적인 정보를 제공할 수 있는 방법이라는 것을 검증하려 하였다.
DLP 방식의 개인정보 보호 시스템에서는 문서나 메일의 내용을 검색하여 개인정보 관련한 데이터를 검색으로 찾아내는 내용검색을 사용하고 있다. 이러한 내용 검색을 위해서는 네트워크 송수신 기기에서, 혹은 사용자의 컴퓨터에서 모든 문서를 평문으로 유지해야 한다는 점을 강조하고 있다. 그러나 이러한 평문 유지 방식은 현재 빠르게 보편화되고 있는 스마트폰 환경에서는 카메라에 의한 촬영을 막기 어렵다는 점에서, 최근 활발해지고 있는 APT 공격에 대용하기 어렵다는 점에서 문제점으로 지적되고 있다. 더구나 고객 정보를 수집 보관하고 있는 기관의 '직원' 사생활 데이터를 검색힐 수 있다는 점에서 문쩨제가 제기되고 있다. 본고에서는 '개인정보 보호법'의 실시로 설치되고 있는 OLP 시스템의 문제점을 짚어보고, 가능한 대응책을 제시한다.
웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.
대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.
본 논문에서는 도메인 온톨로지를 사용하여 개인화 된 개념 기반의 검색 기법을 제안하였다. 제안 모델은 도메인 온톨로지를 이용한 컨텐츠의 대표 개념 추출, 컨텐츠 가중치와 개념 가중치를 이용한사용자 프로파일 구성 그리고 개인화 된 개념 기반 검색 과정으로 구성된다. 컨텐츠의 대표 개념은 TScore 기법을 이용하여 추출하였고, 사용자 프로파일은 개인 정보 수집 모듈을 통해 개념 가중치가 높은 개념을 대상으로 구성하였다. 개념 기반 검색을 위해 사용자 프로파일의 개념 집합과 컨텐츠의 대표 개념 집합간에 유사도를 비교하여 개인이 선호하는 개념의 우선순위에 의해 컨텐츠를 검색하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 인터넷 사이트에서 컨텐츠를수집하고사용자프로파일을구성하여 실험하였다. 실험 결과, 제안한 검색기법이 기존의 기반의 검색 기법에 비해 우수함을 보였다. 제안된 기법은 개인화 된 추천 시스템이나 전자 도서관 등과 같은 분야에서 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.
근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.
웹 사이트 사용자들은 자신의 취향에 맞춘 웹 사이트 개인화 서비스를 원한다. 이에 따라 관련 기업들은 웹 사이트의 회원가입을 통해 사용자들의 개인 정보를 관리하여 개인화 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기업들의 개인 정보 유출 사고와 잘못된 기업 간 공유로 개인 정보보호 관리에 어려움이 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라이언트 기반 딥러닝(Client-based Deep Learning)과 웹 브라우저 표준 데이터베이스 IndexedDB를 사용하여 검색 카테고리 추천 시스템을 구현한다.
IPTV 서비스가 보급됨에 따라 다양한 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 콘텐츠를 빠르고 쉽게 찾기 위한 개인화 된 IPTV 사용자 인터페이스 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 협력적 여과, 내용기반 여과 등 기존 개인화 추천 기법을 이용하여 사용자가 원하는 정보를 제공하고, 사용자의 편의성을 증대하는 SmarTV와 사용자가 원하는 검색 결과를 우선하여 제공하는 IPTV에 특화된 검색 모듈인 SmarTV-Search를 제안한다.
인터넷 검색 기술은 발전을 거듭하고 있지만 불필요한 정보의 과잉현상으로 개인에게 필요한 정보나 서비스를 찾기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 웹 사이트 개인화(web site personalization)는 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로 맞춤형 정보를 제공한다. 특히 차세대 인터넷 접속 매체인 PDA나 휴대폰, 스마트폰 등 모바일 단말기가 보편화되면서 작은 화면이나 낮은 대역폭과 같은 무선 환경의 단점을 극복하고 개인화의 장점을 얻을 수 있는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에서 제공되는 서비스 페이지들을 사용자의 개인별 선호도에 따라 쉽게 접근할 수 있도록 추출하여 제공함으로써 단순히 웹 페이지에 대한 사용자 접근 패턴을 이용한 기존 모바일 개인화 시스템의 단점을 극복한 웹 서비스 페이지 중심의 모바일 개인화 기법을 제안한다.
데스크톱 검색이란 데스크톱 PC나 노트북 PC 안에 저장된 정보를 체계적으로 찾아볼 수 있게 도와주는 것이다. 이와 관련해 후·구글·MS 등 전세계 검색업계를 주름잡는 선두주자들이 데스크톱 검색 프로그램을 내놓고 서비스 준비를 마친 상태다. 유수의 검색업체들이 데스크톱 검색에 주목하는 것은 검색의 개인화 시대에 맞춰 인터넷 연계 검색이 가능하기 때문에 차세대 검색시장 전체를 주도할 수 있는 가능성이 높기 때문으로 풀이된다. 이는 오버추어 등의 검색광고 업체에게도 검색광고 서비스 영역을 넓혀주는 계기가 되어 영향을 미칠 것으로 보인다. 웹에서 데스크톱 PC로의 이동하며 제2라운드에 진입, 선풍이 불 조짐을 보이는 데스크톱 검색 시장을 진단해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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